需围绕模型微调与rag流程两大核心短板设计30天学习路径：第1–11天聚焦lora微调实操，含参数调优、真实工单测试及避坑清单交付；第12–30天攻坚rag闭环，涵盖pipeline构建、embedding替换、召回对比及端到端演示。
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为技术团队快速补齐AI工程化落地能力，需围绕当前最紧迫的技能缺口（如模型微调实操弱、Prompt工程缺乏体系、RAG流程不闭环）设计可执行、可验证、带反馈的30天学习路径。
第一步：精准定位部门真实短板
打开近3个月项目复盘文档→筛选出被反复标记为“卡点”的5个典型问题（例如：“Qwen微调时LoRA权重加载失败”“客服对话系统意图识别准确率低于82%”“知识库更新后RAG召回结果错乱”）→逐条标注对应责任人+提交时间+是否已解决。
将问题按技术栈归类：模型层（微调/部署）、应用层（Prompt/RAG/Agent）、工程层（数据清洗/监控告警）。【必须剔除模糊描述如“AI能力不足”，只保留带具体工具链、报错信息、指标偏差的问题】
统计每类问题出现频次，取前两名作为本次学习计划的核心攻坚方向。
第二步：匹配学习资源与验证方式
方法一：针对模型微调短板
① 第1–7天：用Hugging Face官方《Fine-tuning with PEFT》Notebook重跑一次客户投诉分类任务→修改learning_rate和lora_alpha参数各3组→记录GPU显存占用与F1变化曲线；
② 第8–10天：在内部测试环境部署微调后模型→用Postman发送100条含emoji和错别字的真实工单文本→截图response延迟与分类置信度分布图；
③ 第11天：提交一份《LoRA微调避坑清单》，包含自己踩过的2个CUDA内存溢出场景及对应解决方案。
方法二：针对RAG流程短板
直接使用团队现有知识库PDF→用LlamaIndex构建最小可行pipeline→替换embedding模型为bge-small-zh→对比默认bm25与rerank后top3召回准确率→导出召回失败的5个query样本供集体复盘。
注意：跳过所有“理论讲解视频”，所有操作必须基于当前生产环境同源数据。
第三步：设置强制交付物与节点校验
第7天中午前：每人提交一个可运行的微调脚本（.py文件+requirements.txt），脚本需包含明确的输入路径占位符（如DATA_PATH = "your_data_here"）和输出评估报告生成逻辑；
第15天：完成RAG pipeline的Docker镜像打包，镜像内必须预装curl并提供healthcheck接口（curl http://localhost:8000/health 返回{"status":"ok"}）；
第30天：每位成员演示一次端到端任务——从原始业务日志中抽取10条新样本→注入RAG知识库→调用微调模型完成分类→生成带置信度阈值的决策建议表格。
